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alexnet

(非推奨) AlexNet 畳み込みニューラル ネットワーク

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  • AlexNet network architecture

alexnet は推奨されません。代わりに関数 imagePretrainedNetwork を使用し、"alexnet" モデルを指定してください。詳細については、バージョン履歴を参照してください。

構文

net = alexnet
net = alexnet('Weights','imagenet')
layers = alexnet('Weights','none')

説明

AlexNet は、深さが 8 層の畳み込みニューラル ネットワークです。100 万個を超えるイメージで学習させた事前学習済みのネットワークを、ImageNet データベース[1]から読み込むことができます。この事前学習済みのネットワークは、イメージを 1000 個のオブジェクト カテゴリ (キーボード、マウス、鉛筆、多くの動物など) に分類できます。結果として、このネットワークは広範囲のイメージに対する豊富な特徴表現を学習しています。ネットワークのイメージ入力サイズは 227 x 227 です。MATLAB® の他の事前学習済みのネットワークについては、事前学習済みの深層ニューラル ネットワークを参照してください。

実際の深層学習の各種手法を無料でお試しいただくには、ディープ ラーニング入門をご覧ください。

例

net = alexnet は、ImageNet データセットで学習させた AlexNet ネットワークを返します。

この関数には、Deep Learning Toolbox™ Model for AlexNet Network サポート パッケージが必要です。このサポート パッケージがインストールされていない場合、関数によってダウンロード用リンクが表示されます。または、Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network を参照してください。

MATLAB の他の事前学習済みのネットワークについては、事前学習済みの深層ニューラル ネットワークを参照してください。

net = alexnet('Weights','imagenet') は、ImageNet データセットで学習させた AlexNet ネットワークを返します。この構文は、net = alexnet と等価です。

layers = alexnet('Weights','none') は、未学習の AlexNet ネットワーク アーキテクチャを返します。未学習のモデルは、サポート パッケージを必要としません。

例

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Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network サポート パッケージをダウンロードしてインストールします。

コマンド ラインで alexnet と入力します。

alexnet

Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network サポート パッケージがインストールされていない場合、関数によってアドオン エクスプローラーに必要なサポート パッケージへのリンクが表示されます。サポート パッケージをインストールするには、リンクをクリックして、[インストール] をクリックします。コマンド ラインで alexnet と入力して、インストールが正常に終了していることを確認します。

alexnet
ans = 

  SeriesNetwork with properties:

    Layers: [25×1 nnet.cnn.layer.Layer]

必要なサポート パッケージがインストールされている場合、関数によって SeriesNetwork オブジェクトが返されます。

ディープ ネットワーク デザイナーを使用してネットワークを可視化します。 

deepNetworkDesigner(alexnet)

ディープ ネットワーク デザイナーで [新規] をクリックし、事前学習済みの他のニューラル ネットワークを探索します。

Deep Network Designer start page showing available pretrained neural networks

ニューラル ネットワークをダウンロードする必要がある場合は、目的のニューラル ネットワークで [インストール] をクリックしてアドオン エクスプローラーを開きます。

出力引数

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事前学習済みの AlexNet 畳み込みニューラル ネットワーク。SeriesNetwork オブジェクトとして返されます。

未学習の AlexNet 畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャ。配列 Layer として返されます。

ヒント

参照

[1] ImageNet. http://www.image-net.org.

[2] Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., et al. "ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge." International Journal of Computer Vision (IJCV). Vol 115, Issue 3, 2015, pp. 211–252

[3] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." Communications of the ACM 60, no. 6 (May 24, 2017): 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386

[4] BVLC AlexNet Model. https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_alexnet

拡張機能

バージョン履歴

R2017a で導入

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R2024a: 非推奨

alexnet は推奨されません。代わりに関数 imagePretrainedNetwork を使用し、モデルとして "alexnet" を指定してください。

関数 alexnet のサポートを削除する予定はありません。ただし、関数 imagePretrainedNetwork には、転移学習ワークフローに役立つ機能が追加されています。たとえば、データに含まれるクラスの数を numClasses オプションで指定すると、この関数は、修正することなくそのまま再学習が可能なネットワークを返します。

関数 imagePretrainedNetwork は、ネットワークを dlnetwork オブジェクトとして返しますが、このオブジェクトにはクラス名が格納されていません。事前学習済みのネットワークのクラス名を取得するには、関数 imagePretrainedNetwork の 2 番目の出力引数を使用します。

関数 alexnet の代表的な使用法と、代わりに関数 imagePretrainedNetwork を使用するためのコードの更新方法を、次の表に示します。

非推奨推奨
net = alexnet;[net,classNames] = imagePretrainedNetwork("alexnet");
net = alexnet(Weights="none");net = imagePretrainedNetwork("alexnet",Weights="none");

imagePretrainedNetwork は dlnetwork オブジェクトを返します。これには次の利点もあります。

  • dlnetwork オブジェクトは、ネットワークの構築、予測、組み込み学習、可視化、圧縮、検証、およびカスタム学習ループをサポートする統合されたデータ型です。

  • dlnetwork オブジェクトは、ユーザーが作成したり外部のプラットフォームからインポートしたりできる、さまざまなネットワーク アーキテクチャをサポートしています。

  • 関数 trainnet は dlnetwork オブジェクトをサポートしているため、損失関数を簡単に指定できます。組み込みの損失関数を選択するか、カスタム損失関数を指定できます。

  • dlnetwork オブジェクトを使用した学習と予測は、通常、LayerGraph と trainNetwork を使用したワークフローよりも高速です。

dlnetwork オブジェクトとして指定されたニューラル ネットワークに学習させるには、関数 trainnet を使用します。

参考

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